crewai
CrewAI로 멀티 에이전트 AI 시스템 구축
협업형 AI 에이전트 팀 구축에는 CrewAI 프레임워크 패턴에 대한 이해가 필요합니다. 이 스킬은 에이전트 설계, 작업 정의, 크루 오케스트레이션에 대한 전문가 가이드를 제공하여 프로덕션 준비가 된 멀티 에이전트 시스템을 구축합니다.
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테스트해 보기
"crewai" 사용 중입니다. 두 명의 에이전트로 연구 크루 생성
예상 결과:
연구자 및 작가 에이전트가 포함된 기본 크루 구성으로, YAML 구성 파일과 Python 데코레이터 기반 설정을 통해 에이전트 역할, 목표, 배경 스토리 및 작업 정의를 보여줍니다.
"crewai" 사용 중입니다. 계층적 프로세스 사용 방법을 보여주세요
예상 결과:
manager_llm 구성, 작업자 에이전트 정의 및 관리자가 전문 에이전트에 작업을 위임하는 방법가 포함된 전체 예제입니다.
보안 감사
안전Static analysis flagged potential issues (external_commands, weak_crypto) but all are false positives. The file is a markdown documentation skill using markdown code block delimiters (backticks) which were misidentified as shell execution. No executable code, network calls, or security risks present. Safe for publication.
높은 위험 문제 (1)
중간 위험 문제 (1)
품질 점수
만들 수 있는 것
연구 및 콘텐츠 제작 파이프라인
연구자, 작가, 편집자 에이전트로 크루를 구성하여 연구 및 콘텐츠 생산 워크플로우 자동화
데이터 분석 팀
데이터 수집, 처리, 시각화 작업을 위한 전문 분석가 에이전트 구축
코드 검토 및 문서화
전용 에이전트 크루로 코드 검토, 문서 생성, 품질 보증 자동화
이 프롬프트를 사용해 보세요
연구자 에이전트와 작가 에이전트로 구성된 간단한 CrewAI 크루를 생성하세요. 연구자는 {topic}에 대한 정보를 찾고 작가는 연구 내용을 블로그 포스트로 작성해야 합니다.세 명의 작업 에이전트(데이터 수집가, 분석가, 리포터)를 조정하는 관리자 에이전트로 계층적 CrewAI 프로세스를 설정하세요. gpt-4o를 관리자 LLM으로 사용하세요.
작업 B가 작업 A의 출력에 종속되는 크루를 생성하세요. 작업 A는 데이터를 수집하고 작업 B는 해당 데이터를 분석하여 요약 보고서를 작성해야 합니다.
플래닝이 활성화된 CrewAI 크루를 구성하세요. 세 명의 에이전트(플래너, 실행자, 검증자)를 생성하세요. 크루가 작업을 실행하기 전에 실행 계획을 생성하도록 플래닝을 활성화하세요.
모범 사례
- 일반적인 에이전트 역할 대신 구체적이고 집중된 에이전트 역할을 정의하세요 - '연구자' 대신 '시니어 연구 분석가'와 같은 제목 사용
- 일관되고 사용 가능한 결과를 보장하기 위해 작업에 항상 expected_output 지정
- 3~5명의 에이전트로 시작하고 조정 오버헤드가 정당화될 때만 더 추가
피하기
- 명확한 전문 영역 없이 모호한 에이전트 역할을 생성하면 작업 위임이 불량해집니다
- expected_output 정의를 건너뛰면 일관되지 않은 결과와 연결하기 어려운 작업이 발생합니다
- 너무 많은 에이전트를 사용하면 비례적인 이득 없이 조정 오버헤드와 느린 실행이 발생합니다